Computer Vision용 이미지 주석 및 레이블 지정

궁극적인 구매자 가이드 2022

컴퓨터 비전은 방대한 주제이며 기술 기업가와 기업가 지망생이 단기간에 이에 대해 완전히 아는 것은 불가능합니다. 특히, 컴퓨터 비전을 기반으로 제품을 개발하고 출시 시간이 제한되어 있는 경우 기능적 지식을 갖고 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 컴퓨터 비전 및 이미지 주석의 기본 사항을 알기 위해 광범위하고 실질적인 것이 필요합니다.

이 가이드는 개념을 선택하고 가능한 가장 간단한 방법으로 제시하므로 내용을 명확하게 이해할 수 있습니다. 제품 개발 방법, 제품 뒤에 있는 프로세스, 관련된 기술 등에 대한 명확한 비전을 가질 수 있도록 도와줍니다. 따라서 이 가이드는 다음과 같은 경우 매우 유용합니다.

이미지 주석

이미지 주석
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소개

최근에 Google 렌즈를 사용해 보셨습니까? 글쎄, 그렇지 않다면, 당신은 우리 모두가 기다려온 미래가 당신이 그 미친 능력을 탐구하기 시작하면 마침내 도래했다는 것을 깨달을 것입니다. Android 생태계의 단순하고 보조적인 기능인 Google Lens의 개발은 계속해서 기술 발전과 진화 측면에서 우리가 얼마나 멀리 왔는지 증명합니다.

우리가 단순히 장치를 응시하고 인간에서 기계에 이르는 단방향 통신만을 경험했던 때부터 우리는 이제 장치가 우리를 똑바로 쳐다보고, 그들이 보는 것을 분석 및 처리할 수 있는 비선형 상호 작용의 길을 열었습니다. 실시간.

이미지 주석

그들은 그것을 컴퓨터 비전이라고 부르며 장치가 카메라를 통해 보는 것에서 실제 요소를 이해하고 이해할 수 있는 모든 것에 관한 것입니다. Google Lens의 놀라운 기능으로 돌아가 임의의 물체와 제품에 대한 정보를 찾을 수 있습니다. 장치 카메라를 마우스나 키보드에 갖다 대면 Google 렌즈가 장치 제조업체, 모델 및 제조업체를 알려줍니다.

또한 건물이나 위치를 가리키고 실시간으로 세부 정보를 얻을 수도 있습니다. 수학 문제를 스캔하고 그에 대한 솔루션을 갖고, 손으로 쓴 메모를 텍스트로 변환하고, 단순히 스캔하여 패키지를 추적하고, 인터페이스 없이 카메라로 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

컴퓨터 비전은 여기서 끝나지 않습니다. 프로필에 이미지를 업로드하려고 할 때 Facebook에서 본 적이 있을 것입니다. Facebook은 자동으로 회원님과 친구 및 가족의 얼굴을 감지하고 태그를 지정합니다. 컴퓨터 비전은 사람들의 생활 방식을 향상시키고 복잡한 작업을 단순화하며 사람들의 삶을 더 쉽게 만듭니다.

그런데 왜 우리가 이 모든 것을 말합니까?

간단 해. 지금 우리가 있는 지점에 도달하는 것은 그렇게 간단하지 않았습니다. Google 렌즈가 이미지를 즉시 감지하고 인터넷에 있는 모든 정보를 가져올 수 있다면 수년 간의 진화와 훈련이 필요합니다. 컴퓨터 비전의 성공은 우리가 이미지 주석이라고 부르는 것, 즉 컴퓨터와 장치가 지능적이고 이상적인 결정을 내리도록 하는 기술 이면의 기본 프로세스로 귀결됩니다.

이미지 주석 없이는 컴퓨터 비전과 관련 이점이 있을 수 없으며 이것이 바로 이 광범위한 가이드에서 논의하고 탐구하려는 내용입니다. 이미지 주석이 무엇인지에 대한 기본 사항부터 올바른 공급업체를 찾는 방법에 이르기까지 모든 측면을 살펴보겠습니다. 이를 통해 더 나은 제품을 개발하고 궁극적으로 기계 학습 및 딥 러닝 모듈에 대한 지식을 확장할 수 있습니다.

이미지 주석

이미지 주석이란

정직하자. 컴퓨터는 기본적이고 아주 멍청합니다. 그들은 작업을 실행하는 방법에 대한 지침을 숟가락으로 제공해야 합니다. 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝을 통해 기계가 자율적으로 생각하는 능력을 개발하고 문제를 해결하는 가장 좋은 방법을 제시한 것은 최근의 일입니다.

훈련되지 않은 장치가 야자수의 이미지를 볼 때 그것이 무엇인지 알지 못합니다. 그 지식은 나무가 무엇인지 배우지 못한 유아의 지식과 거의 비슷합니다. 기계는 나무가 무엇인지 그리고 세계의 다양한 나무 유형을 가르쳐야 합니다.

이미지 주석은 데이터 레이블 지정의 하위 집합으로, 이미지 태깅, 전사 또는 백 엔드에서 사람을 포함하는 레이블 지정으로 알려져 있으며, 기계가 객체를 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터 정보 및 속성으로 이미지에 끊임없이 태깅합니다. 동일한 나무의 예를 고려할 때 기계 학습 전문가는 나무 이미지에 주석을 달고 야자수가 무엇이며 어떻게 보이는지 지정하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 이렇게 하면 장치가 야자수를 정확하게 감지할 수 있습니다.

그러나 프로세스가 아직 완료되지 않았습니다. 이제 기계가 야자수 감지 프로세스를 마스터한 것처럼 보일 수 있지만 버드나무 이미지를 보여줘야 기계가 아직 준비되지 않았음을 알 수 있습니다. 따라서 전문가는 야자수가 '아닌' 것도 기계에 지시하기 위해 이미지에 주석을 달아야 합니다. 수년에 걸친 지속적인 교육을 통해 기계는 틈새, 목적 및 데이터 세트에 따라 개체를 원활하게 감지하고 식별하는 방법을 배웁니다.

컴퓨터 비전용 이미지 주석 

이미지 주석이미지 주석은 이미지 태그 지정, 전사 또는 레이블 지정이라는 이름으로도 알려진 데이터 레이블 지정의 하위 집합입니다. 이미지 주석에는 백엔드에서 사람이 관여하고, 기계가 객체를 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터 정보 및 속성으로 이미지에 끊임없이 태그를 지정합니다.

이미지 데이터

  • 2차원 이미지
  • 3차원 이미지

주석 유형

  • 이미지 분류
  • 객체 감지
  • 이미지 분할
  • 객체 추적
  • 이미지 전사

주석 기법

  • 경계 상자
  • 폴리 라인
  • 다각형
  • 랜드마크 주석

어떤 종류의 이미지에 주석을 달 수 있습니까?

  • 이미지 및 다중 프레임 이미지(예: 비디오)는 기계 학습을 위해 레이블을 지정할 수 있습니다. 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다.
    • 2D 및 다중 프레임 이미지(비디오), 즉, 카메라 또는 SLR 또는 광학 현미경의 데이터 등
    • 3D 및 다중 프레임 이미지(비디오), 즉 카메라 또는 전자, 이온 또는 주사 프로브 현미경의 데이터 등

주석을 다는 동안 이미지에 어떤 세부 정보가 추가됩니까?

이미지에 포함된 내용을 기계가 더 잘 이해할 수 있도록 하는 모든 정보에는 전문가가 주석을 달았습니다. 이것은 무수한 시간의 수작업을 요구하는 극도로 노동 집약적인 작업입니다.

세부 사항에 관한 한 프로젝트 사양 및 요구 사항에 따라 다릅니다. 프로젝트에서 최종 제품이 이미지를 분류하기만 하면 되는 경우 적절한 정보가 추가됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 제품이 사용자에게 스캔하는 대상이 나무이고 덩굴이나 관목과 구별된다는 것을 알려주는 것이라면 주석이 달린 세부 사항은 나무일 뿐입니다.

그러나 프로젝트 요구 사항이 복잡하고 사용자와 공유할 더 많은 통찰력이 필요한 경우 주석에는 나무 이름, 식물 이름, 토양 및 날씨 요구 사항, 이상적인 성장 온도 등과 같은 세부 정보가 포함됩니다.

이러한 정보를 통해 기계는 입력을 분석 및 처리하고 최종 사용자에게 정확한 결과를 제공합니다.

이미지 주석

이미지 주석의 유형 

이미지에는 일반적으로 여러 요소가 포함됩니다. 특정 주제나 물체에 초점을 맞출 수 있지만 사진에는 여전히 다른 요소가 있습니다. 때로는 이러한 개체가 분석에 필요하고 다른 경우에는 편향 또는 데이터 왜곡의 인스턴스를 유지하기 위해 제거해야 합니다. 인스턴스에 관계없이 기계는 스스로 결정을 내리기 위해 이미지의 모든 요소를 ​​알아야 합니다. 이미지 주석에는 다른 개체도 식별하는 작업이 포함됩니다. 이것은 프로젝트마다 다르지만 다양한 이미지 주석 기능에 대한 아이디어를 갖는 것이 좋습니다.

완료 방법을 시각적으로 확인하려면 다음 이미지를 참조로 사용하겠습니다. 이미지가 단순하고 명확해 보이지만 그 안에 들어 있는 다양한 요소에 주의를 기울이세요. 자동차, 건물, 횡단보도, 신호등 등이 있습니다. 더 다듬으면 택시와 자가용, 건물과 고층건물, 간판 등이 있다. 이미지 주석은 세부 사항에 대한 모든 것입니다.

이미지 주석의 유형

이미지 분류

이미지 분류

객체를 광범위하게 분류하는 가장 기본적인 유형입니다. 따라서 여기에서 프로세스에는 차량, 건물 및 신호등과 같은 요소를 식별하는 것만 포함됩니다.

객체 감지

객체 감지

다른 개체가 식별되고 주석이 추가되는 약간 더 구체적인 기능입니다. 차량은 자동차와 택시, 건물과 고층 빌딩, 1차선, 2차선 또는 그 이상이 될 수 있습니다.

이미지 분할

이미지 분할

이것은 모든 이미지의 세부 사항에 적용됩니다. 여기에는 기계가 구별하는 데 도움이 되도록 개체에 대한 정보(예: 색상, 위치 모양 등)를 추가하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 중앙의 차량은 2차선의 노란색 택시입니다.

객체 추적

객체 추적

여기에는 동일한 데이터 세트의 여러 프레임에서 위치 및 기타 속성과 같은 개체의 세부 정보를 식별하는 작업이 포함됩니다. 비디오 및 감시 카메라의 영상은 물체의 움직임과 패턴 연구를 추적할 수 있습니다.

이미지 주석 기법

이미지 주석은 다양한 기술과 프로세스를 통해 수행됩니다. 이미지 주석을 시작하려면 특정 기능을 제공하는 소프트웨어 응용 프로그램과 프로젝트 요구 사항에 따라 이미지에 주석을 추가하는 데 필요한 도구가 필요합니다.

초심자를 위해 특정 사용 사례에 맞게 수정할 수 있는 몇 가지 상용 이미지 주석 도구가 있습니다. 오픈 소스 도구도 있습니다. 그러나 요구 사항이 틈새 시장이고 상용 도구에서 제공하는 모듈이 너무 기본적이라고 생각되는 경우 프로젝트에 맞게 개발된 사용자 지정 이미지 주석 도구를 얻을 수 있습니다. 이것은 분명히 더 비싸고 시간이 많이 걸립니다.

빌드하거나 구독하는 도구에 관계없이 보편적인 특정 이미지 주석 기술이 있습니다. 그들이 무엇인지 봅시다.

경계 상자

경계 상자

가장 기본적인 이미지 주석 기술은 전문가 또는 주석가가 객체 주위에 상자를 그려 객체별 세부 정보를 표시하는 것입니다. 이 기술은 모양이 대칭인 객체에 주석을 추가하는 데 가장 이상적입니다.

경계 상자의 또 다른 변형은 직육면체입니다. 이들은 일반적으로 3차원인 경계 상자의 XNUMXD 변형입니다. 직육면체는 더 정확한 세부 사항을 위해 치수 전반에 걸쳐 개체를 추적합니다. 위의 이미지를 고려하면 경계 상자를 통해 차량에 쉽게 주석을 달 수 있습니다.

더 나은 아이디어를 제공하기 위해 2D 상자는 개체의 길이와 너비에 대한 세부 정보를 제공합니다. 그러나 직육면체 기법은 물체의 깊이에 대한 세부 정보도 제공합니다. 이미지에 직육면체로 주석을 추가하는 것은 객체가 부분적으로만 보일 때 더 부담이 됩니다. 이러한 경우 어노테이터는 기존 시각 및 정보를 기반으로 객체의 가장자리와 모서리를 근사화합니다.

랜드마크

랜드마크

이 기술은 이미지 또는 푸티지에서 개체의 움직임에 있는 복잡성을 끌어내는 데 사용됩니다. 작은 물체를 감지하고 주석을 달 때도 사용할 수 있습니다. 랜드마크는 특히 다음에서 사용됩니다. 얼굴 인식 주석이 달린 얼굴 특징, 제스처, 표정, 자세 등. 정확한 결과를 위해 얼굴 특징과 속성을 개별적으로 식별하는 작업이 포함됩니다.

랜드마크가 유용한 실제 사례를 제공하려면 얼굴 특징과 표정을 기반으로 모자, 고글 또는 기타 재미있는 요소를 정확하게 배치하는 Instagram 또는 Snapchat 필터를 생각해 보세요. 따라서 다음에 개 필터를 위해 포즈를 취할 때 정확한 결과를 위해 앱이 얼굴 특징을 표시했다는 점을 이해하세요.

다각형

다각형

이미지의 개체가 항상 대칭이거나 규칙적인 것은 아닙니다. 불규칙하거나 무작위로 나타나는 경우가 많이 있습니다. 이러한 경우 주석가는 다각형 기술을 사용하여 불규칙한 모양과 객체에 정확하게 주석을 답니다. 이 기술은 개체의 치수를 가로질러 점을 배치하고 개체의 원주 또는 둘레를 따라 수동으로 선을 그리는 것을 포함합니다.

선

기본 모양과 다각형 외에도 간단한 선은 이미지의 개체에 주석을 추가하는 데에도 사용됩니다. 이 기술을 사용하면 기계가 경계를 원활하게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행 차량의 기계가 기동해야 하는 경계를 더 잘 이해하기 위해 주행 차선을 가로질러 선이 그려집니다. 라인은 또한 다양한 시나리오와 상황에 대해 이러한 기계와 시스템을 훈련하고 더 나은 운전 결정을 내리는 데 사용됩니다.

이미지 주석 사용 사례

이 섹션에서는 이미지 주석 또는 이미지 레이블 지정을 사용하여 해당 산업을 기반으로 특정 작업을 수행하도록 ML 모델을 훈련하는 방법에 대해 설명합니다.

소매 : 쇼핑몰이나 식료품점에서 2D 경계 상자 기술은 셔츠, 바지, 재킷, 사람 등과 같은 매장 내 제품의 이미지에 레이블을 지정하여 가격, 색상, 디자인 등

건강 관리: 다각형 기술은 의료용 X선에서 인체 장기에 주석을 달거나 레이블을 지정하여 ML 모델을 훈련시켜 인체 X선의 기형을 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 가장 중요한 사용 사례 중 하나이며, 건강 관리 질병을 식별하고 비용을 절감하며 환자 경험을 개선함으로써 업계를 선도합니다.

의료

자가 운전 자동차: 우리는 이미 자율주행의 성공을 목격했지만 아직 갈 길이 멉니다. 많은 자동차 제조업체는 도로, 자동차, 신호등, 기둥, 보행자 등을 식별하기 위해 이미지의 각 픽셀에 레이블을 지정하여 차량이 주변 환경을 인식하고 방해물을 감지합니다.

감정 감지: 랜드마크 주석은 주어진 콘텐츠에서 대상의 감정적 마음 상태를 측정하기 위해 인간의 감정/감정(기쁨, 슬픔 또는 중립)을 감지하는 데 사용됩니다. 감정 감지 또는 심리 분석 상품평, 서비스평, 영화평, 이메일 민원/피드백, 고객상담, 회의 등에 활용될 수 있습니다.

감정 감지

공급망 : 라인과 스플라인은 창고의 레인에 레이블을 지정하여 배송 위치를 기반으로 랙을 식별하는 데 사용되며, 이는 로봇이 경로를 최적화하고 배송 체인을 자동화하여 사람의 개입과 오류를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

이미지 주석에 어떻게 접근합니까: 사내 vs 아웃소싱?

이미지 주석은 돈뿐만 아니라 시간과 노력의 투자도 필요합니다. 앞서 언급했듯이 세심한 계획과 성실한 참여가 필요한 노동 집약적 작업입니다. 이미지 어노테이터의 속성은 머신이 결과를 처리하고 전달하는 것입니다. 따라서 이미지 주석 단계는 매우 중요합니다.

이제 비즈니스 관점에서 이미지에 주석을 추가하는 두 가지 방법이 있습니다. 

  • 사내에서 할 수 있다
  • 또는 프로세스를 아웃소싱할 수 있습니다.

둘 다 독특하고 장단점에 대한 공정한 몫을 제공합니다. 객관적으로 보자. 

사내 

여기에서 기존 인재 풀이나 팀 구성원이 이미지 주석 작업을 처리합니다. 사내 기술은 데이터 생성 소스가 있고 올바른 도구가 있거나 데이터 주석 주석 작업을 수행할 수 있는 적절한 기술을 갖춘 적절한 팀.

전담 리소스와 팀에 투자할 수 있는 기업 또는 기업 체인인 경우에 적합합니다. 기업이나 시장 참여자라면 교육 프로세스를 시작하는 데 중요한 데이터 세트가 부족하지 않을 것입니다.

아웃소싱

이것은 이미지 주석 작업을 수행하는 데 필요한 경험과 전문 지식을 갖춘 팀에 작업을 제공하는 또 다른 방법입니다. 당신이 해야 할 일은 요구 사항과 마감일을 공유하는 것뿐입니다.

아웃소싱 팀은 귀하의 비즈니스와 같은 도시나 이웃에 있거나 완전히 다른 지리적 위치에 있을 수 있습니다. 아웃소싱에서 중요한 것은 작업에 대한 실습 노출과 이미지에 주석을 추가하는 방법에 대한 지식입니다.

이미지 주석: 아웃소싱 vs 사내 팀 – 알아야 할 모든 것

아웃소싱사내
데이터 무결성 및 기밀성을 보장하기 위해 프로젝트를 다른 팀에 아웃소싱할 때 조항 및 프로토콜의 추가 계층을 구현해야 합니다.데이터 세트에서 작업하는 전용 사내 리소스가 있는 경우 데이터의 기밀성을 원활하게 유지하십시오.
이미지 데이터를 원하는 방식으로 사용자 정의할 수 있습니다.필요에 맞게 데이터 생성 소스를 조정할 수 있습니다.
데이터를 정리하는 데 추가 시간을 할애한 다음 주석 작업을 시작할 필요가 없습니다.직원들에게 원시 데이터에 주석을 추가하기 전에 추가 시간을 할애하도록 요청해야 합니다.
협업하기 전에 프로세스, 요구 사항 및 계획을 완전히 도표화하여 관련된 리소스를 과도하게 사용하지 않습니다.데이터 주석은 기존 역할의 추가 책임이기 때문에 결국 리소스를 과도하게 사용하게 됩니다.
기한은 항상 데이터 품질 저하 없이 충족됩니다.팀 구성원이 적고 작업이 많을 경우 마감일이 연장될 수 있습니다.
아웃소싱 팀은 새로운 지침 변경 사항에 더 잘 적응합니다.요구 사항 및 지침에서 전환할 때마다 팀원의 사기가 저하됩니다.
데이터 생성 소스를 유지할 필요가 없습니다. 최종 제품은 정시에 도착합니다.데이터 생성에 대한 책임은 귀하에게 있습니다. 프로젝트에 수백만 개의 이미지 데이터가 필요한 경우 관련 데이터 세트를 조달하는 것은 귀하의 몫입니다.
워크로드 또는 팀 규모의 확장성은 결코 문제가 되지 않습니다.빠른 결정을 원활하게 내릴 수 없기 때문에 확장성은 주요 관심사입니다.

히프 라인

분명히 알 수 있듯이 사내 이미지/데이터 주석 팀이 있는 것이 더 편리해 보이지만 전체 프로세스를 아웃소싱하는 것이 장기적으로 더 유리합니다. 전담 전문가와 협업하면 처음부터 수행할 필요가 없었던 여러 작업과 책임에 대한 부담을 덜게 됩니다. 이러한 이해를 바탕으로 올바른 데이터 주석 공급업체 또는 팀을 찾는 방법을 더 자세히 알아보겠습니다.

데이터 주석 공급업체를 선택할 때 고려해야 할 요소

이것은 막중한 책임이며 기계 학습 모듈의 전체 성능은 공급업체에서 제공하는 데이터 세트의 품질과 타이밍에 따라 달라집니다. 그렇기 때문에 계약을 체결하기 전에 대화 상대와 약속한 내용에 더 주의를 기울이고 더 많은 요소를 고려해야 합니다.

시작하는 데 도움이 되도록 고려해야 할 몇 가지 중요한 요소가 있습니다.데이터 주석 공급업체

전문성

고려해야 할 주요 요소 중 하나는 기계 학습 프로젝트를 위해 고용하려는 공급업체 또는 팀의 전문성입니다. 선택한 팀은 가장 많은 실무 경험을 가지고 있어야 합니다. 데이터 주석 도구, 기술, 도메인 지식 및 여러 산업 분야에서 일하는 경험.

기술 외에도 원활한 협업과 일관된 커뮤니케이션을 보장하기 위해 워크플로 최적화 방법을 구현해야 합니다. 더 많은 이해를 위해 다음과 같은 측면에 대해 질문하십시오.

  • 그들이 당신과 유사한 이전 프로젝트에 참여했습니다.
  • 그들이 가지고 있는 다년간의 경험 
  • 주석을 위해 배포하는 도구 및 리소스의 무기고
  • 일관된 데이터 주석 및 정시 제공을 보장하는 방법
  • 프로젝트 확장성 등의 측면에서 얼마나 편안하거나 준비되어 있는지

데이터 품질

데이터 품질은 프로젝트 출력에 직접적인 영향을 미칩니다. 수년간의 수고, 네트워킹 및 투자는 모듈이 출시되기 전에 어떻게 작동하는지에 달려 있습니다. 따라서 협력하려는 공급업체가 프로젝트에 대해 최고 품질의 데이터 세트를 제공하는지 확인하십시오. 더 나은 아이디어를 얻는 데 도움이 되도록 살펴봐야 할 빠른 치트 시트가 있습니다.

  • 공급업체는 데이터 품질을 어떻게 측정합니까? 표준 측정항목은 무엇입니까?
  • 품질 보증 프로토콜 및 고충 처리 프로세스에 대한 세부 정보
  • 한 팀 구성원에서 다른 구성원으로 지식이 이전되는 것을 어떻게 보장합니까?
  • 이후에 볼륨이 증가하더라도 데이터 품질을 유지할 수 있습니까?

커뮤니케이션 및 협업

고품질 출력을 제공하는 것이 항상 원활한 협업으로 이어지는 것은 아닙니다. 그것은 원활한 의사 소통과 훌륭한 관계 유지를 포함합니다. 협업의 전체 과정 동안 업데이트를 제공하지 않거나 루프에서 벗어나 갑자기 마감 시간에 프로젝트를 제공하는 팀과 함께 작업할 수 없습니다. 

그렇기 때문에 균형이 필수적이며 협력에 대한 그들의 작동 방식과 일반적인 태도에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 따라서 의사 소통 방법, 지침 및 요구 사항 변경에 대한 적응성, 프로젝트 요구 사항 축소 등에 대해 질문하여 관련된 당사자 모두의 원활한 여정을 보장하십시오. 

계약 조건

이러한 측면 외에도 적법성 및 규제 측면에서 불가피한 몇 가지 각도와 요소가 있습니다. 여기에는 가격 책정 조건, 협업 기간, 연결 조건, 직무 할당 및 사양, 명확하게 정의된 경계 등이 포함됩니다. 

계약서에 서명하기 전에 정리하십시오. 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 요인 목록은 다음과 같습니다.

  • 지불 조건과 가격 모델에 대해 물어보십시오. 가격이 시간당 또는 주석당 수행된 작업에 대한 것인지 여부
  • 지불금이 매월, 매주 또는 격주로 지급됩니까?
  • 프로젝트 가이드라인이나 작업 범위 변경 시 가격 책정 모델의 영향

확장 성 

귀하의 비즈니스는 미래에 성장할 것이며 귀하의 프로젝트 범위는 기하급수적으로 확장될 것입니다. 이러한 경우 공급업체가 비즈니스에서 요구하는 레이블이 지정된 이미지의 볼륨을 대규모로 제공할 수 있다고 확신해야 합니다.

사내에 충분한 인재가 있습니까? 모든 데이터 소스를 소진하고 있습니까? 고유한 요구 사항과 사용 사례에 따라 데이터를 사용자 지정할 수 있습니까? 이러한 측면을 통해 공급업체는 더 많은 양의 데이터가 필요할 때 전환할 수 있습니다.

최대 포장

이러한 요소를 고려하면 협업이 원활하고 방해가 되지 않는다는 것을 확신할 수 있으며 이미지 주석 작업을 전문가에게 아웃소싱하는 것이 좋습니다. 다음과 같은 최고의 회사를 찾으십시오. 샤이프, 가이드에 언급된 모든 확인란을 선택합니다.

수십 년 동안 인공 지능 분야에서 우리는 이 기술의 발전을 보아왔습니다. 우리는 그것이 어떻게 시작되었는지, 어떻게 진행되고 있는지, 그리고 그 미래를 알고 있습니다. 따라서 우리는 최신 기술을 따라갈 뿐만 아니라 미래에도 대비하고 있습니다.

또한 전문가를 선별하여 데이터와 이미지에 프로젝트에 대한 최고 수준의 정밀도로 주석을 달 수 있도록 합니다. 귀하의 프로젝트가 얼마나 틈새 시장이든 독창적이든 상관없이 항상 당사로부터 완벽한 데이터 품질을 얻을 것이라는 확신을 가지십시오.

당사에 연락하여 귀하의 요구 사항에 대해 논의하기만 하면 즉시 시작하겠습니다. 연락 오늘 우리와 함께.

이야기합시다

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자주 묻는 질문 (FAQ)

이미지 주석은 이미지 태그 지정, 전사 또는 레이블 지정으로도 알려진 데이터 레이블 지정의 하위 집합으로, 이는 백엔드에서 사람을 포함하여 기계가 객체를 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터 정보 및 속성으로 이미지에 끊임없이 태그를 지정합니다.

An 이미지 주석/라벨링 도구 기계가 물체를 더 잘 식별하는 데 도움이 되는 메타데이터 정보와 속성으로 이미지에 레이블을 지정하는 데 사용할 수 있는 소프트웨어입니다.

이미지 레이블 지정/주석 서비스는 사용자를 대신하여 이미지에 레이블을 지정하거나 주석을 추가하는 타사 공급업체에서 제공하는 서비스입니다. 그들은 필요할 때 필요한 전문 지식, 품질 민첩성 및 확장성을 제공합니다.

라벨이 붙은/주석이 달린 이미지 머신 러닝 알고리즘이 이해할 수 있도록 이미지를 설명하는 메타데이터로 레이블이 지정된 이미지입니다.

머신 러닝 또는 딥 러닝을 위한 이미지 주석 레이블이나 설명을 추가하거나 이미지를 분류하여 모델이 인식할 데이터 요소를 표시하는 프로세스입니다. 간단히 말해서 관련 메타데이터를 추가하여 컴퓨터에서 인식할 수 있도록 하는 것입니다.

이미지 주석 경계 상자(2-d,3-d), 랜드마크, 폴리곤, 폴리라인 등의 기술 중 하나 이상을 사용합니다.